[发明专利]用于生成信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成信息的方法，其中，包括：

接收两个目标商品的目标邻接向量，所述目标邻接向量表征所述目标商品与其他商品被同时购买的次数；

将所述目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型，得到所述目标商品的目标嵌入向量，其中，所述目标编码模型的损失函数包括预设的惩罚因子，所述惩罚因子表征两个商品被同时购买的概率；

将所述两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型，得到目标信息，所述目标信息生成模型表征两个所述目标嵌入向量的相似度与所述两个目标商品被同时购买的概率之间的对应关系，所述目标信息签表征所述两个目标商品被同时购买的概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标编码模型经由如下训练步骤得到：

构建初始分类模型以及模型损失函数，所述初始分类模型包括初始编码层、初始解码层和初始深度神经网络，所述模型损失函数包括所述惩罚因子；

获取样本历史销量数据，所述样本历史销量数据包括预设数量的样本商品的历史销量数据；

基于所述样本历史销量数据，生成各所述样本商品的样本邻接向量；

将任意两个样本商品组成样本商品对；

生成所述样本商品对的样本标签，所述样本标签表征所述样本商品对中的两个样本商品是否被同时购买；

将所述样本商品对中的两个样本商品的样本邻接向量，输入所述初始分类模型，将所述样本商品对的样本标签作为期望输出，训练所述初始分类模型，得到训练后的分类模型；

从所述训练后的分类模型中提取出训练后的编码层，得到所述目标编码模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型，得到目标信息，包括：

将所述目标嵌入向量解码输入预先训练的解码层，得到解码目标嵌入向量；

连接所述两个目标商品的解码目标嵌入向量，得到连接后的解码目标嵌入向量；

将所述连接后的目标嵌入向量输入预先训练的全连接层，得到所述目标信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型之前，所述方法还包括：

响应于确定两个所述目标邻接向量中的数值所指向的其他商品的排列次序不同，将两个所述目标邻接向量中的数值所指向的其他商品的排列次序调整至相同。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标邻接向量，基于如下方式生成：

获取目标历史销量数据，所述目标历史销量数据包括所述两个目标商品的历史销量数据以及至少一个非目标商品的历史销量数据；

从所述目标历史销量数据中，提取出所述目标商品与其他商品被同时购买的次数；

按照预设的排列次序，排列所述目标商品与其他商品被同时购买的次数，得到所述目标邻接向量。

6.一种用于生成信息的装置，其中，包括：

接收单元，被配置成接收两个目标商品的目标邻接向量，所述目标邻接向量表征所述目标商品与其他商品被同时购买的次数；

编码单元，被配置成将所述目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型，得到所述目标商品的目标嵌入向量，其中，所述目标编码模型的损失函数包括预设的惩罚因子，所述惩罚因子表征两个商品被同时购买的概率；

生成单元，被配置成将所述两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型，得到目标信息，所述目标信息生成模型表征两个所述目标嵌入向量的相似度与所述两个目标商品被同时购买的概率之间的对应关系，所述目标信息表征所述两个目标商品被同时购买的概率。